Dialnet-InteligenciaArtificial-1980249

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Inteligencia artificial: Pasado, 
presente y futuro 
S. Dormido y J M. de la Cruz 
l. Introducción 
Imaginemos que estamos en el futuro. Un estudiante está en la biblioteca de su 
colegio buscando infonnación para un proyecto de investigación. Afortunadamente 
tiene al lado un tenninal de computador, pero desgraciadamente nunca ha tenido 
tiempo de aprender a usarlo. 
Con cierto enojo y desconfianza teclea en el terminal: u ¿Tienes alguna informa-
ción sobre la ·industrialización en el siglo XIX?.,. 
Para su alivio, aparecen en la pantalla unas palabras que dicen: "Por supuesto, ¿qué 
necesitas saber?". 
El estudiante munnura en voz alta "lo que necesito saber es como influyó la 
invención del telar de Jacquard en las tendencias automatizadoras posteriores". Para 
su sorpresa el computador le responde de viva voz: "¿quieres esta infonnación 
estructurada como un infonne, o prefieres mantener una conversación interactiva?". 
El estudiante opta por mantener una conversación interactiva y el computador le 
dirige a través de una sesión de preguntas y respuestas, hasta que el estudiante decide 
que tiene toda la información que necesita. Por último, el estudiante le explica al 
computador para que necesita los datos y éste le da su consejo sobre la forma más 
provechosa de utilizar la información dada. 
Volvamos al presente. Por supuesto, no existe en la actualidad ningún computador 
con la capacidad de la maravillosa máquina de la historia anterior. Sin embargo, las 
semillas para que eso se pueda realizar existen ya en los laboratorios de investigación, 
y algunas de las tecnologías involucradas están convirtiéndose en realidades comer-
ciales. 
Los científicos que están investigando el potencial de estas nuevas tecnologías, 
están trabajando en varios campos muy diferenciados, pero dichos campos a menudo 
se agrupan bajo un nombre común: Inteligencia Artificial(/ A.). 
Pero, ¿Qué es la 1 nteligencia Artificial?: Resultaría fácil dar una explicación clara 
de la I.A. si se dispusiera de una definición concisa y aceptada de forma general. 
Desgraciadamente no existe acuerdo ni dentro del propio campo. No es inusual 
encontrar científicos que consideran que están trabajando en el campo de la l. A. y otros 
colegas suyos no lo crean así. Y a la inversa, existen científicos que trabajan en áreas 
que se consideran de forma "tradicional., como parte de la l. A., pero que ellos se 
9 
niegan a aplicar dicha etiqueta a su trabajo. 
No obstante, puede resultar provechoso examinar algunas definiciones que se han 
sugerido para la l. A., ya que esto nos pennitirá encontrar similitud entre ellas y captar 
la esencia de lo que es la I.A. 
Definición 1 
La 1 A. es el estudio de como hacer computadores pare que realicen tareas, 
para las que hasta ahora, los hombres eran mejores 
E. Reich. Artificial/ ntelligence 
Implícita en la definición está la idea de que los computadores pueden hacer cosas 
mejor que nosotros, lo que todos sabemos que es así. 
Algunas de las tareas que las máquinas pueden hacer mejor que las personas son: 
Cálculo numérico 
Si nos pidieran hacer una multiplicación complicada, por ejemplo 3.576 por 
9.874, utilizaríamos una calculadora en lugar de hacer un cálculo mental. 
Almacenamiento de la información 
El computador de un Banco puede contener los nombres y las direcciones de miles 
de personas, junto con un registro de sus transacciones financieras. Una persona no 
podría retener tOdos esos datos. El computador no solamente puede retenerlos, sino 
que puede evocarlos con solo darle una orden. 
Operaciones repetitivas 
El computador del Banco hace el mismo tipo de operaciones miles de veces todos 
los días, sin cansarse, cosa más que probable que le ocuniría a una persona. 
Las actividades que acabamos de enumear son puramente mecánicas. Desde la 
revolución industrial la humanidad ha aceptado el hecho de que las máquinas pueden 
superar al hombre en actividades físicas puramente mecánicas. De forma similar, a 
partir de la realización del primer computador (últimos 40 aftos), hemos empezado a 
aceptar que las computadoras pueden superar al hombre en actividades mentales de 
tipo mecánico. Esta aceptación no dafia nuestra autoestima, pues estamos seguros de 
que las personas podemos hacer muchas cosas mejor que los computadores. 
¿Qué pueden hacer las personas mejor que las computadoras? 
10 
Las personas podemos ver nuestro entorno y procesar infonnación sobre este; 
podemos entender y hacemos entender extrayendo significado de una serie de sonidos 
e imágenes. Utilizamos lo que se denomina sentido común para movemos por un 
mundo que parece a veces completamente ilógico. En definitiva, podemos decir que 
las personas sobrepasan a las computadoras en actividades que necesitan inteligencia. 
Ahora bien, si las personas son más inteligentes que las computadoras, y según la 
defmición anterior la I.A. trata que las computadoras superen a los hombres en las 
tareas en que éstos son mejores, entonces el objetivo de la I.A. es hacer a las 
computadoras más inteligentes. Esta es la base para una segunda definición de l. A. 
Definición 2 
LA /A. es la parte de la informática que trata del diseño de computadoras 
inteligentes, esto es, que exhiban las caracter{sticas que asociamos con la inteli-
gencia en"' comportamiento humano 
A. Barr, E. Feigenbaum. The handbook of artificial intelligence 
La definición anterior caracteriza la inteligencia en el computador como una 
emulación del comportamiento inteligente de los humanos. Pero ¿qué es la inteligen-
cia en los humanos? Podríamos pasamos días y días intentando encontrar una 
definición sobre ésta sin encontrar algo convincente para todos. No obstante, todos 
tenemos una idea de que actos humanos son inteligentes, por ejemplo: 
-La percepción de una detenninada situación, nos pennite encontrar similitudes 
con otras situaciones ya vividas (aprendidas) en el pasado, y sacar conclusiones que 
dirijan nuestras acciones. 
"Está lloviendo. Cogeré el paraguas y me pondré ropa apropiada o cogeré un 
resfriado". 
-La capacidad de comprender mensajes ambiguos o contradictorios y de 
reconocer la importancia relativa de los elementos de una situación. 
"A pesar de lo que dice Juan, creo que le molestó que no le llamaramos para jugar 
el partido". 
Una característica de las habilidades que hemos expuesto, es que las personas las 
realizamos sin ningún esfuerzo. Justamente estas actividades que desarrollamos de 
fonna natural son las más difíciles de simular en un computador. Por el contrario, si 
necesitamos una gran concentración para realizar los pasos precisos para producir un 
detenninado resultado, no puede resultar muy difícil programar dichos pasos en un 
computador. Así, los matemáticos pueden describir con precisión los pasos necesarios 
para multiplicar dos números, y los contables pueden describir con precisión los 
procedimientos de la contabilidad. Estos son dos ejemplos de actividades que son 
difíciles para mucha gente, pero debido a que pueden describirse con mucho detalle 
son fáciles para las computadoras. Pero, ¿cómo describimos el proceso de entender lo 
11 
que oimos? ¿Cómo coordinamos la serie de movimientos musculares necesarios para, 
por ejemplo, coger un balón? 
Esto nos lleva a una tercera defmición de la LA. 
Definición 3 
La /.A. es el estudio de las facultades mentales mediante el uso de modelos 
computables 
E. Charniak, D. McDermott.lntroduction to A.l. 
En esta definición el ténnino facultades mentales no se debe de entender con el 
significado que se le suele dar cuando hablamos de alguien muy inteligente, que suele 
ir asociado a creatividad, imaginación o recursos, si no a un intento de . crear las 
facultades mentales "de la gente corriente", como son la visión, el lenguaje y el 
movimiento. Esto puede hacer pensar que la I.A. es una parte de la psicología, y 
aunque hay muchos cambios de ideas entre ambos campos, la mayoría de los 
científicos que trabajan en la l.A. lo sienten como algo diferente. De una parte, la l. A. 
trabaja con programas que modelan el comportamiento, mientras que los psicólogos 
se sienten más a gusto con las confrrmaciones de tipo experimental; pero fundamen-
talmente la I.A. trata del comportamiento general asociado a la inteligencia y no se 
preocupa de ninguna fonna particular de producir los resultados, y en particular, los 
métodos que utiliza puede que no sean exactamente aquéllos que utilizan las personas. 
2. Historia de la I.A. 
El objetivo último de la investigación en lA., y del cual nos encontramos todavía 
muy lejos, es construir una persona, o más modestamente, un animal. Esta es una idea 
que viene arrastrando el hombre desde hace siglos. Nos podemos remontar a la 
Mitología Griega donde encontramos numerosos ejemplos. 
Hephaestus, al parecer, esculpió estatuas humanas en su fragua, y Talos, una de 
sus creaciones, guardó y defendió a Creta. 
Otro ejemplo es Pigmalión, el cual, desencantado con las mujeres humanas, 
construyó una mujer de márfil, Galatea, a la cual dio vida la diosa Afrodita. 
Ya en la Europa Medieval, se atribuye al Papa Silvestre 11 la creación de una 
cabeza parlante que respondía "sr' o "no" a las preguntas que el Papa le hacía sobre 
el futuro. 
También se atribuyó la creación por astrólogos árabes de una máquina que 
pensaba llamada la "zairja", ala que respondió elmallorquínRaimundo Lulio con una 
adaptación cristiana. 
A fmales del siglo XVI se dice que el judío Checo Juda Ben Loew, esculpió un 
hombre de arcilla (José Golem) al que dio vida para que espiara a los gentiles de Praga. 
12 
Desgraciadamente, Golem se volvió muy agresivo y hubo que desmantelarlo. 
Ya en nuestros días tenemos los ejemplos de HAL, la computadora de la obra de 
Arthur C. Clarke 200 l. Este computador tenía las características que son actualmente 
objeto de investigación en la lA. Hablaba y reconocía el lenguaje, y era capaz de tomar 
decisiones inteligentes. Había sido diseñado para ayudar a los humanos en el manejo 
de una nave espacial. 
Tenemos también como ejemplos a los robots de la película La Guerra de las 
Galaxias, R2-D2 y C-3PO. 
Las computadoras fueron utilizadas por primera vez por los americanos y los 
británicos durante la Segunda Guerra Mundial, para realizar tareas complejas de 
cálculos numéricos y de desciframiento de cqdigos, actividades que hasta entonces se 
había considerado que necesitaban de la inteligencia humana. Probablemente era 
inevitable que los científicos que trabajaban en las primeras computadoras se 
preguntaran cuan "inteligentes" podrían llegar a ser esas maravillas electrónicas. 
Alan Turing fue un brillante matemático inglés, que trabajó durante la Segunda 
Guerra Mundial en el proyecto británico ULTRA, dirigido a descifrar el código 
alemán denominado ENIGMA. Como parte de su trabajo en dicho proyecto, Turing 
ayudó a diseñar una de las primeras computadoras que se han construido. En 1950 
escribió un provocativo artículo titulado "Máquinas de cálculo e inteligencia" que le 
ha valido el ser considerado, casi de forma unánime, como el padre de la I.A. Turing 
comenzó su artículo con estas palabras "Yo me propongo considerar la siguiente 
pregunta: ¿pueden pensar las máquinas?". En el artículo se propone una prueba en 
forma de juego para dilucidar la respuesta, y que hoy todo el mundo conoce como Test 
de Turing. El juego trataría de ver si en una conversación entre un hombre y una 
máquina se puede detenninar quien es uno y quien el otro. Si el computador puede 
hacemos creer que se trata de un humano, algunos consideran que se podría afinnar 
que es inteligente. 
Pero no era Turing el único que se ocupaba de estos temas; en ese mismo afio 
Claude Shannon escribió un influyente artículo en la revista Scientific American, en 
el cual discutía por primera vez la posibilidad de utilizar un computador para jugar al 
ajedrez. Sin embargo, se da la fecha de 1956 como la del inicio de la I.A. tal como es 
conocida hoy en día. En ese afio fue cuando tuvo lugar la denominada Conferencia de 
Dartmouth. La conferencia fue organizada por un joven profesor ayudante de 
matemáticas de la Universidad de Dartmouth, de nombre John McCarthy, con la 
ayuda de su amigo del M.I.T., Matvin Minsky. El objetivo que se proponían era 
"explorar la conjetura de que cualquier aspecto del aprendizaje o cualquier otro 
aspectro de la inteligencia puede ser, en principio, descrita de fonna tan precisa que 
se puede hacer que una máquina lo simule". El nombre de I.A., sugerido por McCarthy 
para designar a la nueva ciencia, quedó asociado firmemente con el nuevo área de 
investigación. 
La conferencia es recordada fundamentalmente no por sus logros, sino porque en 
ella se encontraron por primera vez los cuatro hombres que serían los líderes de la I.A. 
13 
en los EE.UU. durante los siguientes veinte afios. Estos hombres fueron los ya 
nombrados McCarthy y Minsky, mas Allen Newell y Herbert Simon Estos dos 
últimos eran los más avanzados de todos los participantes, pues se presentaron en la 
conferencia con un programa de I.A. que funcionaba: el "Logic Theorist". El 
programa fue disefiado para probar teoremas del libro "Principia Mathematica., de B. 
Russell y A.N. Whitehead. Este ha sido posiblemente el primer programa que utilizó 
razonamiento heurístico. 
Estos no fueron los únicos asistentes a la reunión pero si los que más influencia 
han tenido posteriormente. Minsky estableció un grupo de investigación en el M. l. T.; 
McCarthy uno en Stanford y Newell y Simon otro en la Universidad Camegie-Mellon. 
Los tres centros más importantes de la l. A. en los EE.UU. 
En los primeros afios de la I.A., período que abarcaría hasta aproximadamente 
mediados de los años sesenta, se creía que unas pocas leyes de razonamiento junto con 
poderosas computadoras producirían máquinas con un comportamiento que imitaría 
la inteligencia humana. La experiencia demostró que con la limitada potencia de las 
estrategias para la solución de los problemas de propósito general era muy complicado· 
resolver problemas complejos. Por ello, muchos investigadores comenzaron a traba-
jar en problemas de aplicación muy concretos. Algunos de estos subcampos son: 
visión, comprensión del lenguaje natural, reconocimiento del lenguaje hablado, 
robótica, demostración de teoremas, programación automática, aprendizaje y siste-
mas expertos. 
3. Visión 
Es una de las áreas más importantes de investigación de la l. A. Su objetivo es poder 
fijar cámaras de televisión a las computadoras de modo que estas puedan "ver., su 
entorno, esto es que les permita reconocer fonnas. 
De los experimentos realizados en este sentido, se ha aprendido que para un 
procesamiento útil de datos de entrada complejos se requiere "comprensión.,, lo que 
a su vez requiere un amplio conocimiento básico de las cosas que se perciben. El 
proceso de percepción de una escena visual requiere que se realice un gran número de 
operaciones sobre la información recibida. En primer lugar la escena se codifica 
mediante sensores y se representa como una matriz de puntos cada uno de los cuales 
representa un valor de intensidad. Estos valores se procesan por detectores que buscan 
componentes primitivas del cuadro, tales como segmentos lineales, curvas, esquinas, 
etc. Posterionnente se tratan para inferir información acerca del carácter tridimensio-
nal de la escena en términos de superficies y sombras. El objetivo último de estas 
operaciones es representar la escena por un modelo apropiado. Este modelo podría 
consistir en una descripción de alto nivel como: "una manzana encima de una mesa". 
Este proceso es muy complicado, ya que pueden existir una enorme cantidad de 
descripciones en las que el sistema puede estar interesado. Normalmente se utiliza una 
técnica denominada "Visión Basada en Modelos": el computador utiliza descripcio-
14 
nes de las características de un objeto para encontrar dicho objeto. 
En la actualidad, la visión en los computadoresse está utilizando con fines 
militares: navegación e identificación de objetivos. También se utiliza: para dotar de 
visión a robots con el fin de que puedan realizar funciones como manejo de objetos 
e inspección de piezas, para lectura de textos impresos, para monitorización de 
información recogida por sensores tales como sismógrafos, y para generación de 
mapas a partir de imágenes aéreas o de satélites. 
4. Comprensión del lenguaje natural 
El objetivo de este área de la I.A. es hacer que las computadoras puedan 
comprender y producir lenguaje natural escrito. 
De ambos aspectos, comprensión y producción, la mayor parte de la investigación 
se ha realizado en la comprensión, ya que la tarea fundamental debe de ser que el 
ordenador nos comprenda para poder hacer lo que le ordenamos. 
El proceso de comunicación de las personas por el lenguaje es extremadamente 
complejo y tOdavía muy poco conocido. Ha sido muy difícil desarrollar sistemas 
capaces de generar y comprender lenguaje natural, debido fundamentalmente a cuatro 
características de éste: ambigüedad, imprecisión, inexactitud e incompletitud. Pense-
mos en estos ejemplos: 
-La madre pegó a la nifta porque estaba histérica. 
-Los dinosaurios desaparecieron de la tierra hace mucho tiempo. 
-He estado esperando al autobús mucho tiempo. 
¿Quién estaba histérica, la madre o la nifta? ¿Cuánto es mucho tiempo? Obviamen-
te no es lo mismo ·para la tercera frase que para la segunda. 
A pesar de estos problemas los humanos logramos comprenderlo porque tenemos 
unas estructuras mentales muy similares que nos permiten situarnos en un contexto 
común. A veces la comprensión se logra por familiaridad con una situación, o bien por 
que "lo más probable,. es que fuera como pensamos. 
Se han desarrollado algunos programas que permiten utilizar lenguaje natural en 
contextos muy reducidos, por ejemplo los programas: 
INTELLECf (1979, Al Corp.) permite obtener información a partir de un inglés 
bastante informal. 
LUNAR (1972, BBN) procesa lenguaje natural para extraer información de una 
base de datos para ayudar a los geólogos en el estudio de rocas lunares. 
5. Reconocimiento del lenguaje hablado 
El objetivo es que el computador pueda reconocer las palabras que pronunciamos. 
Una vez conseguido esto, el proceso sería análogo al seguido para la comprensión del 
lenguaje natural. Los problemas surgen debido a que: dos personas no poseen 
exactamente la misma seftal cuando dicen una misma palabra; una misma persona al 
15 
decir dos veces la misma palabra puede variar su pronunciación, contexto o circuns· 
tancias. Resulta relativamente fácil comprender la voz de una persona o de muchas 
personas en un vocabulario reducido, pero es una tarea harto complicada reconocer 
una palabra de cualquier persona dentro de un contexto. 
Uno de los logros más importantes ha sido el conseguido con el programa 
HEARSAY·II (1980, Camegie·Mellon) el cual comprende discursos de un vocabu· 
lario de más de mil palabras. 
6. Robótica 
Es una de las ramas de la I.A. más avanzadas en cuanto a implantación en 
aplicaciones para resolver problemas reales. Existen robots que se denominan 
inteligentes y otros que no; Estos últimos suelen ser programados para realizar 
siempre la misma función. Los robots inteligentes llevan sensores que les permiten 
"comprender su entorno" y realizar acciones apropiadas dependiendo de la situación 
externa. Los tipos de sensores más utilizados son: 1 de· contacto, que responden a 
información táctil, como fuerzas y torsiones. Un sensor de contacto puede evitar que 
un robot inserte un tomillo que no está bien alineado. 2) de no contacto, pueden 
detectar objetos con los cuales no tienen contacto físico. El métoco primario es el de 
la visión. La aplicación de la visión a los robots industriales es muy útil, ya que 
normalmente tienen que reconocer un número muy limitado de objetos diferentes. 
Algunos robots inteligentes actuales son: 
CONSIGHT (General Motors). Mueve objetos de una cinta transportadora a 
distintos lugares. 
KEYSIGHT (General Motors). Inspecciona automóviles para encontrar defectos 
de montaje. 
MIC (Machin Intelligence Corp.). Reconoce partes específicas y se utiliza para 
inspección y manipulación. 
7. Demostración de teoremas 
Encontrar una demostración para un teorema matemático que se conjetura, se 
puede considerar como una tarea intelectual. No solo se requiere la habilidad para 
realizar deducciones a partir de hipótesis, sino que además se necesita cierta intuición 
para adivinar que lemas se deben de probar con anterioridad para que ayuden a 
demostrar el teorema principal. Se han construido algunos programas para demostra· 
ción de teoremas que poseen en cierto grado, si bien muy limitado, la habilidad 
necesaria para realizar la demostración de teoremas. 
El estudio de la demostración de teoremas ha tenido una gran significación en el 
de-sarrollo de métodos para la I.A. Por ejemplo, la formalización del proceso 
deductivo utilizando la lógica, ha ayudado a comprender más claramente algunos 
componentes del razonamiento. muchas tareas como el diagnóstico médico y la 
16 
extracción de infonnación de unos datos, se pueden formular como problemas de 
demostración de teoremas. De ahí la importancia que este área tiene en la I.A. 
8. Programación automática 
La tarea de escribir un programa de computador está relacionada con las áreas de 
la robótica y de la demostración de teoremas. Mucha de la investigación básica que 
se realiza en estos campos está solapada. 
De alguna manera los compiladores actuales de las computadoras realizan una 
programación automática. Aceptan como entrada unas especificaciones en código 
fuente que indica lo que debe de realizar el programa, y escriben un programa en 
código objeto (sucesión de unos y ceros) que realiza dicha tarea. Lo que se entiende 
por programación automática es un "super compilador'' o un programa que admita 
como entrada una descripción de muy alto nivel de la tarea que se desea realizar y que 
la realice. La descripción puede ser por ejemplo en castellano, lo que requeriría un 
diálogo posterior entre el computador y el usuario para resolver las posibles ambigüe-
dades. 
9. Aprendizaje 
Su objetivo es producir máquinas que puedan acumular conocimiento observando 
ejemplos. El primer programa que posiblemente se ha escrito, capaz de aprender de 
sus fallos, es el denominado Jugador de Damas de Samuel, escrito por Arthur Samuel 
(1961), uno de los asistentes a la conferencia de Dartmouth. 
Una idea que suele tener mucha gente es que casi todos los actos de los seres 
humanos obedecen a algo aprendido. De acuerdo con esta idea, nacemos sabiendo 
muy poco o casi nada, y adquirimos casi todo por medio del aprendizaje. No obstante, 
la mayoría de los científicos de la l. A. piensan que esta idea ha sido enterrada por las 
investigaciones realizadas en este campo, que revelan que para que un organismo 
aprenda algo debe de saber mucho. El aprendizaje comienza con un conocimiento 
organizado, que crece y se transforma en algo mejor organizado. Sin una noción de 
que se debe de aprender no se consige aprender nada. 
10. Sistemas expertos 
De todas las áreas de la I.A. aquella que ha obtenido un mayor número de 
aplicaciones exitosas y de mayor significación industrial inmediata ha sido la de los 
sistemas expertos. 
Como hemos visto, el conocimiento tiene un papel fundamental dentro de todas· 
las áreas de la I.A. A mediados de los aflos sesenta, algunos investigadores que se 
dieron cuenta de este hecho se dedicaron al desarrollo de teorías de representación del 
conocimiento y de sistemas asociados de propósito general. A los pocos aflos se vio 
17 
que el conocimiento es un objetivo demasiado amplio y diverso. Las fuerzas para 
resolver problemas basados en el conocimiento en general eran prematuras. No 
obstante, se comprobó que algunas aproximaciones a la representación del conoci-
miento eran suficientes para los expertosque las usaban, surgiendo así la idea del 
"conocimiento experto" como llave para las realizaciones expertas. 
La mayoría de los sistemas expertos utilizan como representación del conoci-
miento un gran número de reglas sencillas y utilizan reglas deductivas para realizar 
inferencias o extraer conclusiones. Por ejemplo: 
Conocimiento 
-Si la inflación es alta los intereses de préstamos son altos. 
--Si los intereses de préstamos son altos los precios de las casas son altos. 
Hecho 
La inflación es alta. 
Inferencia 
Los precios de las casas son altos: 
Esta fonna de combinación de reglas parece bastante similar a la fonna en que 
pensamos y tomamos decisiones. Si tenemos un computador en el que podemos 
expresar nuestro conocimiento sobre alguna materia, en fonna de reglas, y utilizamos 
un computador para combinar las reglas, realizaríamos deducciones o inferencias .. 
El primer sistema experto construido es el conocido como DENDRAL. Fue 
realizado en la Universidad de Stanford en 1972. El proyecto comenzó gracias a la 
petición que en 1960 hizo la NASA a dicha Universidad para que construyera un 
programa que debía de ir a bordo de una nave con destino a Marte, para que analizara 
el suelo de este planeta. El programa analiza los datos de experimento químicos para 
inferir las posibles estructuras del compuesto. El programa sobrepasa a cualquier 
humano en dicha tarea, y es utilizado por miles de químicos en sus estudios. 
Otros sistemas expertos interesantes son: 
-MYCIN (1976, Stanford). Se utiliza para diagnosticar enfennedades-infeccio-
sas. 
-PROSPECfOR (1979, SRI Intem.). Desarrollado para descubrir depósitos de 
minerales. Predijo la localización de un depósito de. molibdeno enterrado a gran 
profundidad, depósito cuyo valor se estima en más de 100 millones de dólares. 
-CADUCEUS (1979, Carnegie-Mellon). Posee mayor conocimiento sobre 
medicina interna que cualquier humano. 
-MACSYMA (1977, M.I.T.). Disefiado para realizar cálculo diferencial e 
integral de fonna simbólica. Sobrepasa a cualquier humano, siendo utilizado diaria-
18 
mente por matemáticos y físicos de todo el mundo. Tiene incorporado cientos de 
reglas suministradas por expertos en matemática aplicada. Cada regla expresa una 
fonna de transfonnar una expresión en otra equivalente. La solución a un problema 
requiere encontrar una cadena de reglas que transforma la expresión original en una 
simplificada de la foima adecuada. 
11. El futuro de la I.A. 
Aunque es imposible predecir el futuro de cualquier área con completa fiabilidad, 
el status actual peimite preveer importantes progresos en cada uno de los campos que 
se han presentado. Para lograr avances significativos en estas áreas se están realizando 
grandes inversiones en los EE.UU., Japón y Europa Occidental. Veamos algunos de 
estos esfuerzos. 
11.1. Avances en la tecnología de las computadoras 
Los avances en la I.A. han estado limitados siempre por la tecnología de las 
computadoras existentes. Los programas de I.A. requieren normalmente mucha más 
potencia de cálculo que otros programas. Algunas teorías sobre I.A. no se han 
implementado todavía debido a que no existen computadoras lo bastante poderosas. 
Esto hace que se esté dedicando un gran esfuerzo a aumentar la potencia de las nuevas 
computadoras. La mayoría de la investigación conducente a lograr este objetivo se 
dirige al desarrollo de nuevos tipos de arquitectura de computadores y al desarrollo 
de nuevas técnicas de disefto de circuitos integrados, para lograr mayor capacidad y 
velocidades. Por ejemplo, el proyecto japonés de la q~inta generación espera desarro-
llar computadores con memorias de un billón de carácteres y velocidades de mil 
millones de inferencias por segundo. 
11.2. Programa de cálculo estratégico (SCP) 
En 1983 un organismo para el desarrollo de proyectos de investigación avanzada 
del ministerio de defensa de los EE.UU., conocido por las siglas DARP A, anunció uno 
de los proyectos de investigación más ambiciosos que se han desarrollado jamás, el 
denominado Programa de Cálculo Estratégico (SCP). Este programa, que comenzó 
en 1984, contiene proyectos en prácticamente todas las áreas de la I.A. que hemos 
presentado: lenguaje natural, visión, reconocimiento del lenguaje, sistemas expertos, 
programación automática, así como en el desarrollo de nuevas tecnologías VLSI y de 
arquitectura de computadores. 
El programa va dirigido fundamentalmente a tres aplicaciones militares: 
-Desarrollo de vehículos autónomos capaces de operar sin ayuda humana, para 
evitar de esta fonna poner en peligro vidas humanas (propias, por supuesto) en ciertas 
situaciones militares. Ejemplos de estos sistemas autónomos serían misiles, vehículos 
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con capacidad de navegación limitada y robots. Los sistemas incorporarían visión por 
computador y sistemas expertos. 
-Máquinas copiloto. 
Debido a que los aviones militares son cada vez más complejos, el proyecto 
pretende liberar al piloto de muchas funciones. Utilizando reconocimiento del 
lenguaje y tecnología de sistemas expertos, el piloto podrá delegar muchas de sus 
tareas al copiloto. En realidad, el copiloto puede llegar a desautorizar al piloto si 
considera que el piloto realiza ciertas operaciones que no son las apropiadas. 
-Sistema de dirección de batallas. 
La dirección de tareas o empresas de grandes dimensiones se caracterizan porque 
las decisiones tienen que tomarse con mucha incertidumbre en la infonnación. Si la 
tarea es una batalla de grandes dimensiones, la toma de una decisión incorrecta puede 
resultar devastadora. Un sistema inteligente de dirección de batallas asistiría a los 
militares en la toma de decisiones en el transcurso de una guerra. El sistema, según 
preveen los expertos de DARPA, utilizaría sistemas expertos, reconocimiento del 
habla y procesamiento del lenguaje natural para asistir en todas las fases de las tomas 
de decisión. 
Los objetivos del programa SCP son, por supuesto, militares, pero como siempre 
sucede, de ellos se deducirán importantes aplicaciones en otros campos. 
11.3. El proyecto japonés de la quinta generación 
Este proyecto, que comenzó en 1982 con una duración prevista de diez afios, tiene 
como foco central el desarrollado de una "quinta generación" de computadores 
diseflados de fonna específica para aplicaciones de I.A. Los japoneses han dividido 
el proyecto en las siguientes partes: 
-Acceso a Datos 
Los programas de I.A. requieren grandes cantidades de datos. La habilidad para 
poder extraer infonnación de los datos es tan importante como la de poder almacenar-
la. El proyecto de la quinta generación ha desarrollado ya un prototipo de computador 
denominado "Máquina de Base de Datos Relacional", que se ha diseflado de forma 
específica para facilitar el almacenamiento y extracción de infonnación. 
-Deducción 
El proyecto está desarrollando un prototipo de computador conocido como "La 
Máquina de Deducción Secuencial" para posibilitar deducciones en lengauje PRO-
LOG. 
El denominado generador de inferencias, es un componente esencial de un sistema 
experto. El computador sirve para escribir programas para otras partes del proyecto. 
20 
-Facilidad de uso 
El proyecto incluye investigación en otras áreas de la I.A. que faciliten el manejo 
de los computadores, tales como: visión por computador, reconocimiento dellenguaje 
hablado y escrito, y procesamiento del lenguaje natural. 
-Programación automática 
Que pennitirá acelerar las fases de programación en todas las fases del proyecto. 
Aunque muchos dudas de que el proyecto consiga ser un éxito, no cabe duda de 
que aún sin lograr todos los objetivos propuestos, Japón puede convertirse en el líder 
indiscutible en el dominio de la información o del conocimiento; elemento que se 
considera fundamental para la era pos-industrial que se aproxima. Además, algunos 
piensan (incluido los japoneses, por supuesto) que el grado de conocimiento que el 
proyecto de la quinta generación aportará al disenoy manufacturación de productos, 
hará que el Japón domine el mercado mundial de productos convencionales. 
Hay también otros esfuerzos, como el consorcio de empresas americanas de alta 
tecnología conocido como MCC (Microelectronics and Computer Technology Cor-
poration) que agrupa a cerca de 30 de las más importantes empresas americanas de alta 
tecnología, y el proyecto europeo EUREKA. Todos estos esfuerzos puede llevamos, 
en palabras de un investigador en l. A. a la "consecución de logros todavfa no 
soñados". 
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